AI대체불안이 구성원의 자기개발 행동에 미치는 영향 : 도전·방해 스트레스의 매개효과와 자기효능감의 조절효과 = AI-Driven Job Insecurity and Employees’ Self-Development : The Mediating Mechanism of Challenge?Hindrance Stress and the Moderating Influence of Self-Efficacy

국문 초록 (Abstract)

AI 기술이 조직 전반으로 확산되면서 구성원의 직무 수행 방식과 역량 요구 수준은 급속히 변화하고 있다. 특히 생성형 AI를 포함한 지능형 시 스템의 도입은 업무 자동화, 직무 재편, 역할 전환을 강화하고 있으며, 이 에 따라 구성원은 자신의 전문성, 직무 지속가능성, 미래 경력에 대한 불 확실성을 더욱 크게 지각하게 된다. 이러한 변화는 단순한 기술적 적응을 넘어 구성원의 정서적 반응, 스트레스 평가, 행동 선택 등을 포괄하는 심 리적 기제에 대한 체계적 이해를 요구하지만, 기존 연구는 AI 불안, 스트 레스, 학습·개발 행동을 개별적으로 다루는 경향이 있어 이들 변인이 어 떻게 연결되어 행동으로 이어지는지를 통합적으로 설명하는 데에는 한계 가 있었다. 본 연구는 자원보존이론(Conservation of Resources: COR)을 이론적 기 반으로 삼아, AI 대체불안이 자기개발행동에 미치는 영향과 그 과정에서 도전·방해 스트레스 평가가 수행하는 매개 역할을 규명하고자 하였다. 더불어 개인 자원 중 핵심 요인인 자기효능감이 불안–평가–행동 경로에서 조절적 기능을 하는지를 검증함으로써, AI 기술 변화 맥락에서 개인의 자 원 평가 및 투자 메커니즘을 실증적으로 확인하고자 했다. 이를 위해 국 내 다양한 산업에 종사하는 사무직 직장인을 대상으로 자기보고식 온라인 설문조사를 실시하였으며, 총 413개의 유효 표본이 분석에 활용되었다. AI 대체불안은 Wang과 Wang(2022)의 AI Anxiety Scale 중 직무 대체 요인을 중심으로 측정하였고, 도전·방해 스트레스는 Cavanaugh 등(2000)의 척도 를 기반으로 AI 맥락에 맞게 재구성하였다. 자기효능감은 Chen 등(2001) 이 개발한 general self-efficacy scale(GSES)을 사용하였으며, 자기개발행 동은 Maurer 등(2003)의 척도를 바탕으로 측정하였다. 연구 모형의 구조적 관계 검증에는 구조방정식모형(SEM)과 부트스트래핑 절차를 적용하였다. 분석 결과, AI 대체불안은 도전 스트레스뿐만 아니라 방해 스트레스에 도 정적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 반면, 자기개발행동 에 대한 직접효과는 유의하지 않았다. 스트레스 평가와 자기개발행동 간 의 관계에서는 도전 스트레스가 자기개발행동을 유의하게 증가시키는 것 으로 나타났으나, 방해 스트레스는 자기개발행동에 유의한 영향을 미치지 않았다. 간접효과 분석 결과, AI 대체불안이 도전 스트레스를 매개로 자기 개발행동에 미치는 간접효과는 유의하게 나타났으며, AI 대체불안의 직접 효과가 유의하지 않았다는 점을 고려할 때 도전 스트레스는 두 변인 간 관계를 완전 매개하는 것으로 확인되었다. 반면, 방해 스트레스를 통한 간접효과는 통계적으로 유의하지 않았다. 한편, 자기효능감은 AI 대체불안 과 방해 스트레스 간 관계에서는 상호작용 효과를 보였으나, 최종적으로 자기개발행동에 이르는 조절된 매개효과는 유의하지 않은 것으로 나타났다. 이러한 결과는 AI 기술 도입 과정에서 구성원이 경험하는 불안이 도전 과 방해라는 이중적 평가를 동시에 유발하지만, 그 중에서도 성장과 발전 가능성이 있는 요구로 평가될 때에만 자기개발행동으로 전환된다는 점을 시사한다. 이는 자원보존이론에서 강조하는 자원 평가 및 자원 투자 원리 와 부합하는 것으로, 기술 변화가 개인에게 위협으로 인식되더라도 이를 도전적 기회로 재해석하는 경우에 능동적 행동이 촉발될 수 있음을 보여 준다. 또한 자기효능감의 조절된 매개효과가 확인되지 않은 것은 AI 도입 이 개인의 심리적 자원 작동을 제약하는 강한 상황(strong situation)으로 기능했을 가능성을 시사한다. 종합하면, 본 연구는 AI 대체불안–스트레스 평가–자기개발행동 간 구조 적 관계를 실증적으로 규명함으로써 기술 변화 시대 구성원의 심리·행동 과정을 통합적으로 설명할 수 있는 틀을 제시하였다. 실무적으로는 AI 관 련 불안을 단순히 감소시켜야 할 부정적 정서로만 간주하기보다, 이를 도 전적 평가로 전환할 수 있도록 돕는 인지적·정서적 HRD 전략이 필요함 을 제안한다.

목차 (Table of Contents)

• 제1장 서 론 1
• 제1절 연구 배경 및 연구 목적 1
• 제2절 연구 방법 5
• 제3절 논문의 구성 7
• 제2장 이론적 배경 8
• 제1절 이론적 토대 8
• 1. 자원보존이론 8
• 가. 자원보존이론과 스트레스 10
• 나. 자원보존이론의 핵심원칙 13
• 다. 기존 스트레스 이론과의 비교 및 차별성 16
• 2. AI 대체 불안 20
• 가. AI 기술발전과 노동 환경변화 20
• 나. 기존 기술스트레스와 AI불안의 차별성 21
• 다. AI불안의 개념과 하위 유형 24
• 라. 직무대체불안과 자원보존이론 27
• 3. 도전 방해 스트레스 29
• 가. 도전 방해 스트레스 개념의 등장 30
• 나. 자원보존이론과 도전 및 방해 스트레스 31
• 다. AI기술과 도전 및 방해 스트레스 32
• 4. 자기개발행동 33
• 가. 자기개발행동의 개념과 특징 33
• 나. 자기개발행동과 자원보존이론 35
• 다. 자기개발행동의 구성요인 36
• 라. AI대체불안과 자기개발행동 37
• 5. 자기효능감 38
• 가. 자기효능감의 개념 38
• 나. 자기효능감과 자원보존이론 38
• 다. 스트레스 인식과 자기효능감 39
• 라. AI대체불안과 자기효능감 40
• 제3장 연구 설계 42
• 제1절 연구 모형 42
• 제2절 연구 가설 44
• 1. AI 대체 불안과 자기개발행동 44
• 2. AI 대체 불안과 도전 스트레스 45
• 3. AI 대체 불안과 방해 스트레스 46
• 4. 도전 스트레스와 자기개발 행동 46
• 5. 방해 스트레스와 자기개발 행동 47
• 6. 자기효능감의 조절효과 48
• 제4장 연구 방법 50
• 제1절 설문 구성과 자료 수집 방법 50
• 1. 설문 구성 50
• 2. 자료 수집 방법 50
• 제2절 연구 변수의 조작적 정의 및 측정 도구 52
• 1. AI 대체 불안 52
• 2. 도전 스트레스 53
• 3. 방해 스트레스 57
• 4. 자기개발행동 60
• 5. 자기효능감 61
• 제3절 자료 분석 방법 62
• 제5장 연구 결과 66
• 제1절 응답자의 일반적 특성 66
• 제2절 측정 도구의 타당도 및 신뢰도 분석 68
• 1. 자료의 정규성 검정 68
• 2. 탐색적 요인 분석 및 신뢰도 분석 70
• 가. 탐색적 요인 분석 70
• 나. 신뢰도 분석 74
• 3. 문항 묶음(Item Parceling)의 적용 74
• 4. 확인적 요인 분석 76
• 가. 측정 모형 적합도 분석 76
• 나. 변수 간 상관관계 분석 77
• 다. 수렴타당도 및 변별타당도 분석 79
• 라. 다중공선선 및 동일방법편의 검증 81
• 제3절 연구 가설 검정 82
• 1. 연구 모형 적합도 분석 82
• 2. 연구 모형 경로계수 분석 84
• 가. 다중 매개 모형 분석 84
• 나. 조절된 매개모형 분석 87
• 제6장 결론 및 논의 90
• 제1절 연구결과 요약 90
• 제2절 도전·방해 스트레스 매개모형 분석 결과 92
• 제3절 자기효능감의 조절효과 분석 94
• 제4절 연구의 시사점 97
• 1. 이론적 시사점 97
• 2. 실무적 시사점 100
• 제5절 연구의 한계점 및 향후 연구 방향 103
• 1. 연구의 한계점 103
• 2. 향후 연구 방향 107
• 참고문헌 112
• 설문지 126
• ABSTRACT 130